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单层图卷积网络的渐近泛化误差
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文使用PAC-Bayesian框架研究了图卷积网络和消息传递图神经网络的对抗鲁棒性泛化界限。结果表明，图上扩散矩阵的谱范数、权重的谱范数和扰动因子对这两个模型的鲁棒性泛化界限有影响。此外，该界限避免了在标准设置中对最大节点度的指数依赖。
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关键要点
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该论文使用PAC-Bayesian框架研究图卷积网络和消息传递图神经网络的对抗鲁棒性泛化界限。
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研究结果表明，图上扩散矩阵的谱范数、权重的谱范数和扰动因子影响模型的鲁棒性泛化界限。
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该界限避免了在标准设置中对最大节点度的指数依赖。
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作为推论，为GCN导出了更好的PAC-Bayesian鲁棒性泛化界限，避免了对最大节点度的指数依赖。
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